| 基于再生核Hilbert空间小波核函数支持向量机的高光谱遥感影像分类 |
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| 引用本文： | 谭琨,杜培军.基于再生核Hilbert空间小波核函数支持向量机的高光谱遥感影像分类[J].测绘学报,2011,40(2):142-147. |
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| 作者姓名： | 谭琨 杜培军 |
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| 作者单位： | 中国矿业大学环境与测绘学院地理信息与遥感科学系 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(40401038); 国家863计划(2007AA12Z162); 高等学校博士学科点专项科研基金(20070290516); 江苏省普通高校研究生科研创新计划(CX08B_112Z); 中央高校基本科研业务费专项资金(2010QNA18) |
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| 摘 要： | 针对支持向量机用于高光谱遥感影像分类存在的分类精度不高、参数选择困难等问题,提出一种再生核Hilbert空间的小波核.其可以逼近任意非线性函数,能够有效改进参数估计的效果,进而实现基于再生核Hilbert空间的小波核函数支持向量机(小波支持向量机).并选取北京昌平地区的国产高光谱数据operational modula...
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| 关 键 词： | 高光谱遥感 小波支持向量机 再生核Hilbert空间 |
| 收稿时间： | 2010-01-06 |
| 修稿时间： | 2010-05-28 |
Wavelet Support Vector Machines Based on Reproducing Kernel Hilbert Space for Hyperspectral Remote Sensing Image Classification |
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| TAN Kun,DU Peijun.Wavelet Support Vector Machines Based on Reproducing Kernel Hilbert Space for Hyperspectral Remote Sensing Image Classification[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2011,40(2):142-147. |
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| Authors: | TAN Kun DU Peijun |
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| Institution: | TAN Kun,DU Peijun Key Laboratory for Terrestrial Environment and Geohazards Monitoring of State Bureau of Surveying and Mapping,China University of Mining and Technology,Xuzhou 221116,China |
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| Abstract: | Some limitations exist in hyperspectral remote sensing image classification by SVM(support vector machine),such as unsatisfactory classification accuracy,difficult kernel parameter selection process and depen-dence on artificial tricks.In order to solve those problems,the wavelet SVM(WSVM) was proposed based on the investigation to SVM theory,reproducing kernel Hilbert space(RKHS) and the wavelet analysis.The wavelet kernel in RKHS can approximate arbitrary nonlinear functions and effectively handle the imp... |
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| Keywords: | hyperspectral remote sensing wavelet support vector machine(WSVM) reproducing kernel Hilbert space |
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